遥感图像半监督语义分割方法研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2025年第24期北京时间：

作者：董亦凡, 孙文礼, 赵洋, 黄平平

单位：1.内蒙古工业大学 信息工程学院，呼和浩特 010051；2.内蒙古自治区雷达技术与应用重点实验室，呼和浩特 010051

摘要：遥感图像语义分割作为遥感技术领域的重要研究方向，旨在对遥感图像进行像素级的分割并精确分类至预定义的地物类别中。传统方法依赖于大量的像素级标注数据，但人工标注耗时且费力。为解决这一问题，半监督学习方法被引入，通过结合少量标注样本和大量无标注数据进行模型训练，显著降低了标注需求。通过分析和总结近年来关于遥感图像半监督语义分割的相关研究，系统梳理现有方法的分类体系，并深入剖析其优势与不足：从核心思想和技术策略出发，对现有的遥感图像半监督语义分割方法进行了体系归纳和类别划分，并分别讨论了其创新与局限性；介绍了遥感图像半监督语义分割研究广泛使用的数据集；基于常用实验设置和评价指标，在不同数据集上开展了多方法对比分析；探讨了遥感图像半监督语义分割的未来研究趋势。

关键词：遥感图像,语义分割,深度学习,半监督学习